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\chapter{附录}
\section{异构计算}
姓名：王明源 \ 学号：3020244242

截图:
\begin{figure}[htbp]
  % \vspace{-5.0cm}  %调整图片与上文的垂直距离 
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  \includegraphics[width=0.85\textwidth]{3020244242_hello.png} %文件设置宽度
  \caption{实验和uid.} %图片名
  \label{fig2:env}
\end{figure}

\begin{figure}[htbp]
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  \includegraphics[width=0.85\textwidth]{3020244242_uid.jpg} %文件设置宽度
  \caption{学号和uid.} %图片名
  \label{fig2:env}
\end{figure}

收获体会：

本次异构计算会议使我收获颇丰，首先是杜伟经理的讲座，他向我们分享了英特尔的软件优先战略，和他们的一些生态系统的安排和发展。
然后是赵鹏工程师向我们阐述当前人工智能时代软件的现状和主要挑战，说明了英特尔的解决方案和目前做法，提到了他们深入分析支持异构计算的
\textit{Data ParallelC++}，以及如何利用oneAPI生态来解决问题的一些做法和看法。

通过本次讲座和我线下的自主学习，我了解到异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、
可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。
异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA 等。而我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，
主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。
CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。
而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。而像英特尔公司的oneAPI生态正是这一效果的体现。

在讲座的最后，还有同学们踊跃提出问题，我也了解到英特尔公司的oneAPI目前主要解决代码移植性，程序加速，扩展等诸多问题，再次了解到英特尔公司再异构计算领域的巨大贡献，
希望以后我也能有机会使用此生态系统进行开发。


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姓名：刘京宗 \ 学号：3019213043

带有uid的运行截图如图~\ref{fig:ljz_uid}~所示。
\begin{figure}[htbp]
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  \includegraphics[width=1\textwidth]{3019213043-uid.png}
  \caption{带有uid的运行截图}\label{fig:ljz_uid}
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\end{figure}

收获体会：

杜伟经理的讲座向我们分享了英特尔的软件优先战略，向开发人员供完整的硬件、软件、工具、技术和产品组合，从而
协助全球开发人员构建最佳解决方案。赵鹏工程师在讲座中首先探讨当前人工智能时代软件的现状和主要挑战,
接着介绍了英特尔人工智能解决方案，最后再深入分析支持异构计算的统一编程模型Data ParallelC++，以及如
何利用oneAPI生态系统来解决实际中的程序加速，移植，扩展等问题。

两位老师的讲座，让我了解到英特尔不仅仅是半导体行业全球领先厂商，而且正转型为一家以数据为中心的公司。
英特尔与合作伙伴一起，推动人工智能、5G、智能边缘等转折性技术的创新和应用突破，驱动智能互联世界。
如今，每种架构都需要单独的编程模型和工具链，软件开发的复杂性限制了架构选择的自由。
因此英特尔推出了oneAPI行业计划。
oneAPI是统一的开发工具组合和软件接口，
oneAPI可以让开发人员在CPU、GPU、FPGA、AI加速器等计算架构上实现“高效开发，任意扩展”。
在认真聆听了两场讲座后，我认识到oneAPI是一个相对完善的异构编程接口，
它的相对完善的文档、程序样例和开源的获取方式将会推动高性能计算领域的进一步发展。


\newpage
姓名：田欣悦 \ 学号：3020244086

带有uid的截图如图~\ref{fig:3020244086_uid}~和~\ref{fig:3020244086}~所示。
\begin{figure}[htbp]
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  \includegraphics[width=0.8\textwidth]{3020244086_uid.png}
  \caption{注册UID截图}\label{fig:3020244086_uid}
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\end{figure}

\begin{figure}[htbp]
  \centering
  \includegraphics[width=0.8\textwidth]{3020244086.png}
  \caption{实验和UID截图}\label{fig:3020244086}
  \vspace{\baselineskip}
\end{figure}

收获体会：

杜伟经理首先分享英特尔的软件优先战略及如何立足于开发人员的期望和需求，通过提供完整的硬件、软件、工具、技术和产品
组合，践行开放，选择和信任的三原则，协助全球开发人员构建最佳解决方案。然后由赵鹏工程师向我们讲述当前人工智能时代
软件的现状和主要挑战，接着介绍英特尔人工智能解决方案，最后再深入分析支持异构计算的统一编程模型Data Parallel C++，以及如何利用oneAPI生态系统来解
决实际中的程序加速，移植，扩展等问题。oneAPI支持直接编程和API编程，并将提供统一的语言和库，
可以在包括CPU、GPU、FPGA和AI加速器等不同硬件上，提供完整的本地代码性能。
oneAPI和高级算法研究与开发上的投入，在英特尔“让每一个晶体管都派上用场”的目标中发挥了深远影响。

通过此次讲座使我了解到了英特尔的良好的软件开发战略以及建立优良的软件开发体系的重要性，清楚了当前时代软件所面临的问题和挑战。特别是英特尔的全新软件行业计划 oneAPI，助力充分释放高性能计算与人工智能技术融合时代多架构计算的潜力，
它简化跨多架构的开发过程（如CPU、GPU、FPGA、加速器），为开发者提供了极大的便利。
使我不得由衷佩服，极大的拓宽了我的视野，使我受益匪浅，希望将来也可以得益于此软件架构进行开发。


\newpage
姓名：缪妍 \ 学号：3020244196

带有uid的截图如图~\ref{fig:3020244196_uid}~所示。
\begin{figure}[htbp]
  \centering
  \includegraphics[width=0.8\textwidth]{3020244196_uid.png}
  \caption{实验和uid截图}\label{fig:3020244196_uid}
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\end{figure}

收获体会：

讲座上，杜老师首先向我们分享了英特尔公司以开放的生态系统引领技术创新的理念，
为我们展示了~Intel~oneAPI~的一系列~ToolKit~。
这些~ToolKit~包含~Intel~公司自主做的优化，会比平常我们使用的工具好用许多。
杜老师接下来向我们介绍了当前人工智能时代软件的现状和主要挑战。
现在不同硬件会有不同的编程模式。学习这些不同的编程模式会很麻烦。
oneAPI~可以很好的解决这方面的问题。
oneAPI~是一种跨平台的架构。可以通过~oneAPI将中间件和框架与不同的硬件相匹配。
这无疑是非常吸引人的一点，oneAPI化简了程序员的学习不同硬件使用模式的过程，使程序员能够更加轻松的上手实现。

接着，赵老师向我们介绍了异构编程与并行计算。
并行计算的关键是任务划分和数据访问，使之得以充分利用多个~CPU~和~GPU~。
然后，赵老师向我们介绍了一种新的编程语言——~Data~Parallel~C++~。
DPC++~适用于~oneAPI~中的各种硬件。
其通过队列的形式将工作提交到设备，需要考虑在不同设备之间移动数据。
在我看来，~DPC++~对于学过~C++~的人来说是非常好上手的。
异构编程和并行计算对提高程序效率节约资源有很大帮助。

听完整个讲座，我切实感受到~intel~公司在人工智能异构计算方面做出的巨大成果。
能够研发出一套跨架构的开发工具组合和软件接口，~intel~公司为开发人员提供了一种简化后的既开放又标准的方案——~oneAPI~。
oneAPI的便捷程度令人惊叹，此次讲座让我大开眼界，若有机会，我也一定要尝试使用~oneAPI~进行开发。

